Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Identifying Number of Neurons in Extracellular Recording

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F09%3A00155871" target="_blank" >RIV/68407700:21230/09:00155871 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Identifying Number of Neurons in Extracellular Recording

  • Popis výsledku v původním jazyce

    One of the most difficult aspects of spike sorting is choosing the number of neurons in extracellular recording. The paper proposes a methodology for estimating the number of neurons based on the Gaussian mixture model. The following criteria have been examined: Bayesian selection method, Akaikes information criteria, minimum description length, minimum message length, fuzzy hyper volume, evidence density and partition coefficient. In order to validate the procedure, an experimental comparative study was carried out, comparing the proposed methodology with three spike sorting algorithms. The proposed methodology has an advantage of setting the minimum number of parameters and is very robust to background noise. We conclude that only fuzzy hyper volumeand evidence density criteria are able to identify the correct number of neurons across different noise levels.

  • Název v anglickém jazyce

    Identifying Number of Neurons in Extracellular Recording

  • Popis výsledku anglicky

    One of the most difficult aspects of spike sorting is choosing the number of neurons in extracellular recording. The paper proposes a methodology for estimating the number of neurons based on the Gaussian mixture model. The following criteria have been examined: Bayesian selection method, Akaikes information criteria, minimum description length, minimum message length, fuzzy hyper volume, evidence density and partition coefficient. In order to validate the procedure, an experimental comparative study was carried out, comparing the proposed methodology with three spike sorting algorithms. The proposed methodology has an advantage of setting the minimum number of parameters and is very robust to background noise. We conclude that only fuzzy hyper volumeand evidence density criteria are able to identify the correct number of neurons across different noise levels.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    JC - Počítačový hardware a software

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/GA309%2F09%2F1145" target="_blank" >GA309/09/1145: Mechanismy hluboké mozkové stimulace: Úloha subthalamu v motorických, vizuálních a afektivních procesech</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2009

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Proceedings of the 4th International IEEE EMBS Conference on Neural Engineering

  • ISBN

    978-1-4244-2073-5

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    4

  • Strana od-do

  • Název nakladatele

    IEEE

  • Místo vydání

    Piscataway

  • Místo konání akce

    Antalya

  • Datum konání akce

    29. 4. 2009

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku